지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 1,234 - 1,237 (4page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Signals of the motor failure, such as a bearing or gear fault, are proportional to its mechanical characteristics. These characteristics generate similar signal patterns for the same fault. However, signals in poor installation maintenance depend on how to install them. This means that a different signal pattern occurs in the same fault state. In this paper, DT-CNN (Decision Tree Convolutional Neural Network) algorithm is proposed to solve the above problems in applying deep learning to motor fault diagnosis. The supervised learning cannot verify outlier data. The proposed algorithm complements this disadvantage by using over fitted CNN in the selection process of the decision tree. In order to verify the performance of this algorithm, normal and gear fault data were collected. The data were collected by varying the motor installation state. Using these data, DT-CNN algorithm was implemented and it succeeded in detecting the maintenance failure signal almost similar to the normal state and the validity was confirmed.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED SYSTEM
3. EXPERIMENT
4. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
딥 러닝에 의한 전동기 기계적 고장 수준 결정을 위한 전동기 진동/전류 데이터 특성 분석 연구
전기학회논문지
2021 .10
-
이상치 데이터를 고려한 DT-CNN 기반의 전동기 고장 예측
제어로봇시스템학회 논문지
2020 .11
-
Diagnosis of motor aging through CNN model using signal correlation
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2020 .10
-
소형 IoT 디비이스를 고려한 딥 러닝 전동기 고장진단 시스템
제어로봇시스템학회 논문지
2020 .11
-
전이 학습과 진동 신호를 이용한 설비 고장 진단 및 분석
대한임베디드공학회논문지
2019 .01
-
Support Vector Machine Based Bearing Fault Diagnosis for Induction Motors Using Vibration Signals
Journal of Electrical Engineering & Technology
2015 .07
-
분산전원이 있는 배전계통에서 딥러닝을 통한 고저항 지락사고 판별
전기학회논문지
2022 .11
-
Data Preprocessing Method in Motor Fault Diagnosis Using Unsupervised Learning
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2019 .10
-
1D CNN을 이용한 베어링 결함 진단
대한전자공학회 학술대회
2020 .11
-
K-Means와 CNN을 이용한 변화된 환경에서의 전동기 고장 진단
제어로봇시스템학회 논문지
2020 .05
-
Bearing Fault Diagnosis Using One-Dimensional Convolutional Neural Network
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2022 .11
-
Real-time Fault Diagnosis for Train Doors on Edge AI Device
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .02
-
A Fault Diagnosis Method Based on Optimized SVDD And Multi-Symplectic Geometry Mode Decomposition for Rolling Bearings
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2023 .10
-
Bearing Fault Signal Detection with Deep One-Class Classification
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2022 .06
-
Methods for Fault Diagnosis in Mechanical Systems based on Deep Learning in the Absence or Class Imbalance of Fault Data
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
2023 .05
-
Comparison of motor fault diagnosis performance using RNN and K-means for data with disturbance
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2020 .10
-
SSTDR을 이용한 케이블의 접촉 불량 고장 진단
전기학회논문지
2016 .08
-
산업용 로봇 팔 데이터의 CNN 기반 고장 클래스 분석
한국소음진동공학회 학술대회논문집
2020 .11
-
5상 유도전동기 구동 시스템을 위한 인버터의 개방고장진단 방법
전기학회논문지
2016 .02
-
CNN 기반의 전이 학습을 이용한 다수 전동기에서 취득한 고장 진단 데이터 분석
대한전기학회 학술대회 논문집
2022 .07
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0